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Favorecendo a tecnologia IoT para monitorar a energia industrial


A diminuição dos recursos naturais e o aumento do desperdício de energia estão chamando a atenção de várias nações do mundo. As soluções inteligentes ganharam maior demanda nos últimos anos devido à sua eficiência estendida em fazer as indústrias florescerem. IoT no mercado de energia deverá atingir US$ 39,09 bilhões até 2025, com CAGR de 17,24%.

A Internet das Coisas é um conceito avançado que usa dispositivos sensores para monitorar a temperatura ambiente, realizar funções complexas, controlar e registrar o consumo de energia preciso, reduzindo efetivamente os custos gerais de manutenção.

A energia é o recurso mais vital para todos os tipos de indústrias. Diferentes domínios industriais utilizam energia de várias formas. Os EUA são conhecidos como um país altamente industrializado, onde o setor químico é um dos maiores consumidores de energia, seguido pelos setores de refino e mineração. A maioria das indústrias compra eletricidade de empresas de energia elétrica ou produtores de energia. Por exemplo, as unidades fabris dependem completamente de gás natural, petróleo, eletricidade, carvão e biocombustíveis. Além disso, as fábricas de papel usam gás natural e licor negro para processar calor e gerar eletricidade. Podemos dizer que as indústrias geralmente utilizam combustíveis fósseis e fontes de energia renovável para
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Assim, a energia é o recurso mais útil para fins industriais e diários. Além disso, as necessidades de energia industrial devem crescer 31% nos próximos 25 anos, respondendo por cerca de 38% do consumo total de energia dos EUA.

A Internet das Coisas detém uma participação significativa no fornecimento de soluções exclusivas para agilizar o fluxo de informações, monitoramento de dados, alavancar o gerenciamento preditivo de ativos, reduzir custos, diminuir mão de obra e agregar confiabilidade aos sistemas tradicionais. Além disso, a IoT oferece avanços tecnológicos no setor de energia para melhor produtividade industrial e operabilidade aprimorada. Por exemplo, os campos de petróleo situados em locais remotos são compostos por data centers isolados, que exigem um sistema de gerenciamento centralizado, como a nuvem, para melhorar o processamento de informações nas cadeias de suprimentos.

Solução de monitoramento de energia para atender às suas necessidades industriais


A maioria dos fabricantes enfrenta desafios sem precedentes durante o processamento industrial, o que leva ao gerenciamento e funcionamento inadequados da planta. Questões como consumo de energia não identificado, falta de insights de energia, monitoramentos desequilibrados, complexidades de processos e estoques inadequados para o futuro, resultam em tempo de inatividade do equipamento e falhas funcionais na maioria dos casos. Evitar ou ignorar tais desafios também pode surgir como o desempenho degradado dos ativos e a baixa produção industrial, que impacta o negócio a todo custo.

Assim, você pode implementar uma solução de energia inteligente que permite tomar decisões inteligentes para melhorar o desempenho da planta. Ele oferece serviços de ponta a ponta para transformar efetivamente os dados dos terminais em informações valiosas e as exibe no painel interconectado. Ele permite que os gerentes analisem os dados usando algoritmos avançados e prevejam resultados para melhor compreensão.

Falando sobre as aplicações de um sistema inteligente de monitoramento de energia , IoT é a tecnologia mais favorecida hoje. Os conceitos inovadores e métodos inteligentes para manter um registro em tempo real do consumo de energia fazem da IoT o conceito mais aceito e aplicado. Vamos dar uma olhada nas aplicações da IoT no setor de energia.

Favorecer a tecnologia IoT para monitorar o consumo de energia nas indústrias é um método econômico e eficiente em termos de desempenho. Ajuda a mitigar as ineficiências energéticas e reduz os custos de manutenção dos equipamentos. Você pode implementar esta solução para tomar decisões inteligentes com a ajuda da abordagem orientada por dados e usar registros de dados para análises futuras.

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